À première vue, Ero, WRTH, TradeOS et Smoothly n’ont presque aucun lien entre eux.
Certaines personnes s’occupent de l’attention humaine.
Certaines personnes se concentrent sur des actifs physiques.
Certains construisent une IA pour le trading.
D’autres sont liées à la capacité de communication humaine.
Cependant, lorsqu’on regarde plus en profondeur, tout commence à montrer le même schéma.
L’IA a besoin d’informations fiables.
Et à mon avis, c’est là que l’écosystème de Vérone commence à devenir intéressant.
Ero by EarnOS → Activité humaine vérifiée
Une marque n'a pas besoin uniquement d'impressions ou de clics.
Ils ont besoin d'avoir la certitude qu'il y a de vrais humains derrière cette activité.
Ero permet aux utilisateurs d'effectuer diverses actions et d'obtenir une récompense lorsque cette action a été vérifiée avec succès.
Cela signifie que l'attention humaine passe de simples chiffres à des signaux assortis de preuves derrière eux.
WRTH → Actifs physiques + informations vérifiables
Pour les objets de collection physiques, le problème est différent.
Un logiciel peut reconnaître un produit, mais comment sait-on que l'information à propos de ce produit est réellement digne de confiance ?
WRTH utilise l'IA pour aider à identifier, fixer les prix et gérer des actifs physiques.
C'est là que le concept de Vérone devient pertinent : les informations importantes concernant un actif peuvent être rendues plus faciles à vérifier, plutôt que de se contenter des affirmations d'une seule partie.
TradeOS → La stratégie humaine devient un agent IA
Le marché fonctionne 24h/24 et 7j/7.
Les humains ne peuvent pas rester indéfiniment devant les graphiques.
TradeOS permet aux utilisateurs d'expliquer une stratégie ou une idée de trading en langage courant, puis de la transformer en un agent IA capable d'aider à surveiller et analyser les marchés.
En d'autres termes, la façon dont les humains prennent des décisions peut désormais être exécutée par un logiciel de manière continue.
Smoothly → La capacité humaine vérifiée devient une intelligence artificielle
Smoothly conduit ce concept dans une direction différente.
Les personnes ayant des compétences en communication sont d'abord évaluées.
Les réponses et le style de communication de ces communicateurs vérifiés sont ensuite utilisés pour construire un agent IA.
Ainsi, l'IA ne fait pas que produire des réponses génériques.
Il existe une compétence humaine d'abord évaluée et vérifiée derrière cette IA.
En simplifiant :
Ero → la preuve d'une vraie activité humaine
WRTH → preuves et informations autour des actifs physiques
TradeOS → la stratégie humaine transformée en agent IA
Smoothly → la capacité humaine vérifiée transformée en intelligence artificielle
Quatre produits.
Quatre marchés différents.
Mais une direction de plus en plus claire :
rendre les informations utilisées par le logiciel et l'IA plus dignes de confiance.
L'IA deviendra probablement de plus en plus intelligente.
Mais une IA très intelligente rencontrera toujours des problèmes si les données qu'elle utilise proviennent de bots, d'activités fictives, d'informations non vérifiées ou de signaux sans preuve.
C'est pourquoi, selon moi, l'évolution de l'écosystème Verona mérite d'être surveillée.
Pas seulement parce que de plus en plus d'applications voient le jour.
Mais parce que nous commençons à voir à quoi ressemble cette couche d'intelligence pour l'IA lorsqu'on applique ce concept à un usage réel :
l'activité humaine, les actifs physiques, l'intelligence du marché et les capacités humaines.
L'avenir de l'IA pourrait ne pas se limiter à construire des modèles toujours plus intelligents.
Peut-être que l'une des parties les plus importantes consiste justement à s'assurer d'une chose :
L'IA sait quelles informations sont réellement dignes de confiance.